問題 4 / 5
入手這類頂級晶片的 Mac Studio 時，最容易踩到哪些硬體擴充或軟體支援的雷區？
AI 根據文章內容回答
買這類頂級工作站前，有三個最常被人忽視的硬體與軟體眉角需要特別留意：
- 完全無法事後升級：統一記憶體與晶片採用封裝整合設計，購買時選定的記憶體與 SSD 容量就是最終規格。強烈建議在下單時「寧可多給預算買記憶體」，也不要寄望日後自行擴充。
- CUDA 生態系相容性：許多業界開源的深度學習專案是專為 NVIDIA 的 CUDA 技術撰寫。雖然現在有 PyTorch 的 Metal 後端支援，但某些冷門或最新發布的模型程式碼，可能需要自己動手修改才能在 Mac 上順利跑起來。
- 硬碟讀取速度與壽命：大型 AI 模型一次動輒數十到上百 GB，如果頻繁在內建 SSD 進行大檔讀寫與記憶體分頁交換（Swapping），容易加速 SSD 損耗。建議設定好外接高速 NVMe SSD 做為緩衝快存區。